![[白文布団の余裕]データ分析のための基礎SQL강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324566/cover/aa1fac55-6e80-4506-9c92-f32c2b65f93a/sql_basic.png?w=420)
[白文布団の余裕]データ分析のための基礎SQL
datarian
インフラの累積受講生10,000人以上、豊富なオン/オフライン講義経験を持つデータリアンのSQL基礎講義。 SQL基礎理論を学び、10のハッカーランク問題を解きます。
입문
SQL, MySQL
Bài giảng giới thiệu về hệ thống khuyến nghị của Datarian, người có hơn 10.000 sinh viên tích lũy và kinh nghiệm giảng dạy trực tuyến và ngoại tuyến sâu rộng. Tìm hiểu lý thuyết cơ bản về hệ thống gợi ý và cùng nhau thực hành phân tích dữ liệu phim.
618 học viên
Giới thiệu về hệ thống khuyến nghị
Tạo hệ thống đề xuất phim
Tôi tò mò muốn biết hệ thống đề xuất là gì, nhưng phiên bản tiếng Anh hơi khó hiểu.
Đây là khóa học giới thiệu về hệ thống đề xuất dành cho người mới bắt đầu học trực tuyến.
Tôi tò mò về hệ thống đề xuất, nhưng thông tin bằng tiếng Anh hơi khó hiểu...
Chúng tôi đã tạo ra khóa học Kind dành cho người mới bắt đầu.
Khóa học hệ thống khuyến nghị này, ban đầu được phát triển dưới dạng khóa học "Date Girls" năm 2019, ban đầu được thiết kế như một phiên bản trực tuyến của bài giảng đặc biệt về hệ thống khuyến nghị. Khóa học này, mở rộng về phân tích dữ liệu thăm dò và khuyến nghị dựa trên nội dung, sau đó được chia thành các phần giới thiệu và nâng cao. Nếu các phần giới thiệu và nâng cao được đón nhận nồng nhiệt, chúng tôi dự định sẽ mở rộng chuỗi bài học với các phương pháp đa dạng hơn nữa, chẳng hạn như"Từ Khái niệm đến Thực hành" trong Học Sâu Hệ thống Khuyến nghị .
Tôi thực sự thích công việc này. Dạy học rất thú vị vì tôi được phân tích dữ liệu phim ảnh chứ không phải dữ liệu khác.
Bằng cách kết hợp dữ liệu của bạn và bạn bè vào tập dữ liệu MovieLens, bạn sẽ khám phá ra những hương vị mà bạn chưa từng biết đến.
1. Phân tích dữ liệu phim bằng Python ,
2 Chúng tôi sẽ giải quyết vấn đề dự đoán cách mỗi người dùng sẽ đánh giá một bộ phim cụ thể.
Trong quá trình này, chúng tôi sẽ sử dụng thư viện phân tích dữ liệu có tên là Pandas, thư viện học máy có tên là Scikit-Learn và thư viện trực quan hóa có tên là Seaborn.
Đừng lo lắng về việc sử dụng thư viện. Chỉ cần học cú pháp Python cơ bản, bạn sẽ được hướng dẫn từng bước tiếp theo.
H. Tại sao tôi nên học hệ thống đề xuất?
Hệ thống đề xuất hiện diện khắp nơi trong các dịch vụ chúng ta sử dụng. Triết lý và phương pháp luận của hệ thống đề xuất được tích hợp vào các màn hình hiển thị tin tức, ứng dụng cho phép bạn xem nội dung video, dịch vụ mua sắm, và thậm chí cả thông báo đẩy mà chúng ta nhận được mỗi ngày. Chào mừng bạn đến với một thế giới đầy tiềm năng mới.
H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A. Nếu bạn có kinh nghiệm tìm hiểu về danh sách, từ điển, vòng lặp và câu lệnh điều kiện trong Python, bạn có thể nghe phần này.
H. Khóa học này có ưu điểm gì đặc biệt không?
A. Hệ thống đề xuất không phải là lĩnh vực mà chỉ riêng thuật toán có thể thành công; thay vào đó, chúng phụ thuộc vào sự hiểu biết sâu sắc về người dùng và các mục sử dụng dịch vụ của bạn. (Thực tế, điều này áp dụng cho tất cả các lĩnh vực sử dụng dữ liệu.) Do đó, khóa học của chúng tôi được thiết kế để cung cấp trải nghiệm không chỉ về thuật toán đề xuất mà còn về toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu, bao gồm cả việc hiểu các mô hình đánh giá của người dùng. Bạn cũng sẽ được học những kiến thức cơ bản về các mô hình học máy cần thiết để triển khai các thuật toán này, vì vậy khóa học này rất được khuyến khích cho bất kỳ ai muốn bắt đầu với học máy.
Khóa học này dành cho ai?
Bất kỳ ai quan tâm đến thuật toán đề xuất
Những người thích phim
Người lập kế hoạch cần lập kế hoạch cho các dịch vụ được đề xuất
người mới bắt đầu học máy
Cần biết trước khi bắt đầu?
Python cơ bản
33,011
Học viên
2,902
Đánh giá
23
Trả lời
4.9
Xếp hạng
40
Các khóa học
Tất cả
49 bài giảng ∙ (7giờ 34phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
47 đánh giá
4.6
47 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 4.7
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 4.8
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 3.5
1.044.711 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!